يقدم هذا المقرر فهمًا متعمقًا للجوانب الأساسية للتجارة الإلكترونية، بما في ذلك الأسس القانونية، وأنظمة المتاجر الإلكترونية، واستراتيجيات التسويق عبر الإنترنت، وعمليات الدفع واللوجستيات، بالإضافة إلى خدمة العملاء. بالإضافة إلى ذلك، يتم توفير المعرفة ذات الصلة في مجال الإحصاء للتحقق من الملاحظات والتصنيف الصحيح للبيانات المقاسة. وأخيرًا، يركز المقرر على تحليل البيانات وتصورها. ستتعلم كيفية استخدام لغة Python وقواعد البيانات SQL وNoSQL بشكل هادف، بالإضافة إلى استخدام لوحات المعلومات (Dashboards) واستخراج المعاني من النصوص (Text Mining).
-
نوع الدرجة العلمية: شهادة التجارة الإلكترونية"
شهادة "الإحصاء وتحليل البيانات"
شهادة تحليل البيانات" -
الامتحان النهائي: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
-
أوقات الدرس: دوام كاملمن الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8:30 صباحًا إلى 3:35 مساءً (في الأسابيع التي تتخللها عطلات رسمية من الساعة 8:30 صباحًا إلى 5:10 مساءً)
-
لغة التعليم: الألمانية
-
المدة: 12 أسابيع
التجارة الإلكترونية
أساسيات التجارة الإلكترونية (حوالي 1.5 يوم)
مقدمة في التجارة الإلكترونية والتجارة الرقمية
نماذج الأعمال والشروط الإطارية
الجهات الفاعلة والعوامل المساعدة في التجارة الإلكترونية
قنوات البيع عبر الإنترنت: استراتيجيات القنوات المتعددة، والمنصات التجارية، ونظرة مستقبلية على التجارة الوكيلية
الجوانب القانونية (حوالي 2.5 يوم)
الأسس القانونية للتجارة الإلكترونية: بيانات النشر، والشروط والأحكام العامة، وحق الانسحاب
حماية البيانات واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)
التجارة الإلكترونية الدولية بين الشركات والمستهلكين (B2C)
لائحة الاتحاد الأوروبي لسلامة المنتجات: اللائحة العامة لسلامة المنتجات (GPSR)
تنظيم المنصات والذكاء الاصطناعي: DSA/DMA وقانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي (الالتزامات، ووضع العلامات، وتصنيف المخاطر العالية)
إمكانية الوصول (BFSG) والمسؤولية عن المنتجات
أنظمة المتاجر الإلكترونية وتصميمها (حوالي 3 أيام)
مقارنة بين أنظمة المتاجر، والتجارة "بدون واجهة" (Headless) والتجارة القابلة للتركيب (Composable Commerce)
سهولة الاستخدام وتجربة المستخدم (UX) وتصميم مواقع الويب الخالية من العوائق
إنشاء عروض وأوصاف المنتجات بدعم من الذكاء الاصطناعي
تحسين عملية الدفع
التسويق عبر الإنترنت وجذب العملاء (حوالي 3 أيام)
تحسين محركات البحث (SEO) والإعلانات على محركات البحث (SEA) واستراتيجيات المحتوى
التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي والتجارة الاجتماعية
التسويق عبر البريد الإلكتروني والتسويق بالعمولة والتسويق عبر المؤثرين
التسويق عبر المنصات الإلكترونية ووسائل الإعلام التجزئية
التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وأنظمة التوصيات، والظهور في أنظمة البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي (GEO/AEO)
أنظمة الدفع والشؤون المالية (حوالي يومين)
طرق الدفع ومقدمو خدمات الدفع، والمدفوعات الفورية، والمحافظ الرقمية
"اشترِ الآن وادفع لاحقًا" (BNPL)
إدارة المخاطر، ومنع الاحتيال، وإدارة الذمم المدينة
المراقبة المالية والمؤشرات الرئيسية في التجارة الإلكترونية
اللوجستيات وتنفيذ الطلبات (حوالي يومين)
اللوجستيات في التجارة الإلكترونية وخيارات الشحن
أنظمة إدارة المخازن والبضائع
إدارة المرتجعات وتحسينها
اللوجستيات الدولية وتخليص الجمارك
اللوجستيات المستدامة وجواز المنتج الرقمي (DPP)
خدمة العملاء وإدارة علاقات العملاء (CRM) (حوالي يومين)
استراتيجيات خدمة العملاء في التجارة الإلكترونية
أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وتدابير الحفاظ على ولاء العملاء
خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي: روبوتات الدردشة، روبوتات الصوت، الدعم متعدد القنوات
إدارة الشكاوى وحل النزاعات
خدمة ما بعد البيع وتعليقات العملاء
مراقبة المواقع الإلكترونية وتحليل البيانات (حوالي يومين)
أدوات تحليل الويب وكيفية استخدامها
تحسين معدل التحويل واختبار A/B
تحليل البيانات وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPI) وإعداد التقارير
التتبع بدون ملفات تعريف الارتباط وإدارة الموافقة
العمل على المشروع (حوالي يومين)
لتعميق المحتوى الذي تم تعلمه
عرض نتائج المشروع
الإحصاءات وتحليل البيانات
أساسيات الإحصاء (6 أيام تقريبًا)
أساسيات نظرية القياس (السكان، العينة، أنواع العينات، القياس، مستويات القياس)
الإحصاءات الوصفية أحادية المتغير (التوزيعات التكرارية والمقاييس المركزية ومقاييس التشتت والتوحيد القياسي والرسوم البيانية والمخططات البيانية الشريطية والمخططات الدائرية والمخططات الخطية والمخططات الصندوقية)
الإحصاء الوصفي ثنائي المتغيرات (مقاييس الارتباط، معاملات الارتباط، المخططات التبادلية (كروس ستاب)، المخططات المبعثرة، المخططات الشريطية المجمعة)
أساسيات الإحصاء الاستدلالي الاستقرائي (التوزيعات الاحتمالية، والتوزيع الطبيعي، وتوزيع العينات للمتوسط، واختبار الدلالة، واختبار الفرضية العدمية، ومستوى الدلالة، وحجم التأثير، وتقدير البارامترات، وفترات الثقة، ومخططات أشرطة الخطأ، وتحليل القدرة، وحجم العينة)
إعداد البيانات وتنقية البيانات باستخدام برنامج مناسب
التحليل الوصفي
تصور النتائج الإحصائية
التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتفسير النتائج الإحصائية
طرق المقارنة بين مجموعتين (5 أيام تقريباً)
اختبار z، اختبار t لعينة واحدة
اختبار t لعينات مستقلة ومترابطة
تصميمات ما قبل الاختبار والاختبار اللاحق مع مجموعتين
اختبارات الدلالة الداعمة (اختبار أندرسون-دارلنغ، اختبار رايان-جوينر، اختبار ليفين، اختبار بونيت، اختبار الدلالة للارتباطات)
الطرق غير البارامترية (اختبار ويلكوكسون، اختبار الإشارة، اختبار مان-ويتني)
التحليلات الاحتمالية (اختبار ذات الحدين، اختبار فيشر الدقيق، اختبار تشي سكوير، التبويبات التبادلية ومقاييس الارتباط)
تفسير نتائج الاختبار
التفسير المدعوم بالذكاء الاصطناعي للنتائج
أساسيات تحليل الانحدار (يومان تقريباً)
الانحدار الخطي
تفسير النموذج
تفسير النموذج المدعوم بالذكاء الاصطناعي
تحليل الارتباط
طرق مقارنة وسائل عدة مجموعات (3 أيام تقريبًا)
تحليل التباين أحادي العامل وثنائي العامل (ANOVA)
التحليلات اللاحقة
تفسير الفروق بين المجموعات
تحليل التباين متعدد العوامل (النموذج الخطي العام)
العوامل الثابتة والعشوائية والمتداخلة والمتداخلة
طرق المقارنة المتعددة (Tukey-HSD، Dunnett، Games-Howell)
تحليل التفاعل
تحليل القوة لتحليلات التباين
مقدمة في تصميم التجارب (DoE) (يوم واحد تقريباً)
التصميمات التجريبية المضروبة الكاملة والمضروبة الجزئية
عمل المشروع (3 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه
عرض نتائج المشروع
تحليلات البيانات
مقدمة في تحليل البيانات (حوالي يوم واحد)
المهام ومجالات التطبيق وحالات الاستخدام النموذجية لتحليل البيانات
عمليات تحليل البيانات ونموذج CRISP-DM
دور محلل البيانات والتمييز بينه وبين علم البيانات وهندسة البيانات وذكاء الأعمال
تصنيف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
لغة بايثون لتحليل البيانات (حوالي يوم واحد)
العمل مع Jupyter Notebooks
NumPy و Pandas لتحليل البيانات
استيراد وتصدير مصادر البيانات المختلفة، مثل Excel و CSV
اختيار البيانات وتحويلها
تحضير البيانات والتحليل الاستكشافي للبيانات (حوالي 3 أيام)
تنقية البيانات وتحويلها باستخدام Pandas
التعامل مع البيانات المفقودة والخاطئة والشاذة
دمج البيانات وتجميعها وتجميعها
التحليل الاستكشافي للبيانات واستخلاص النتائج الأولية
أساسيات التحليلات الإحصائية
لغة SQL وإدارة البيانات (حوالي يومين)
قواعد البيانات العلائقية ونماذج البيانات
استعلامات البيانات ومعالجتها باستخدام SQL
عمليات الربط والتجميع والاستعلامات التحليلية
التفاعل بين SQL و Python في تحليل البيانات
جودة البيانات وحماية البيانات
ربط واستخدام مصادر البيانات وأنظمة قواعد البيانات المختلفة
تصور البيانات وسرد القصص بالبيانات (حوالي يومين)
التصور باستخدام Matplotlib وSeaborn وPlotly
اختيار المخططات وأشكال التصور المناسبة
معالجة وتفسير نتائج التحليل
سرد القصص بالبيانات والتواصل الملائم للجمهور المستهدف
Power BI ولوحات المعلومات التفاعلية (حوالي يومين)
استيراد البيانات ومعالجتها باستخدام Power Query
نمذجة البيانات والعلاقات
أساسيات DAX والمؤشرات
إنشاء التقارير ولوحات المعلومات التفاعلية
تصور مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال (KPIs) والتواصل بشأنها
نظرة عامة على الحلول البديلة في مجال ذكاء الأعمال والتصور
تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي (حوالي يومين)
استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عمل تحليل البيانات
إعداد البيانات وتحليلها وتصورها باستخدام الذكاء الاصطناعي
الدعم في استعلامات Python و SQL
توجيه عمليات تحليل البيانات وتفسير النتائج
التقييم النقدي لمصادر البيانات، بالإضافة إلى الكشف عن البيانات المركبة وغير المعقولة
ضمان الجودة وحماية البيانات والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي
تحليلات الأعمال والأسس الإحصائية (حوالي يومين)
المؤشرات الرئيسية ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) في سياق المؤسسة
الإحصاء الوصفي والارتباطات الإحصائية
الارتباط والسببية وتحليلات الانحدار البسيطة
أساسيات فترات الثقة واختبارات الفرضيات
تفسير نتائج التحليل واستنباط توصيات عملية قائمة على البيانات
عمل المشروع (5 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى المكتسب
عرض نتائج المشروع
التغييرات ممكنة، ويتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.
بعد إتمام هذه الدورة، ستكون قد اكتسبت فهمًا راسخًا لجميع الجوانب المهمة للتجارة الإلكترونية. ستكون على دراية بالأساسيات القانونية، وستتقن اختيار وتصميم أنظمة المتاجر الإلكترونية، وستكون قادرًا على تطوير استراتيجيات تسويق فعالة عبر الإنترنت. بالإضافة إلى ذلك، ستكون على دراية بمجالات أنظمة الدفع، واللوجستيات، وخدمة العملاء، وتحليل البيانات، وستتمكن من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال ومتوافق مع القوانين في جميع مراحل تشغيل المتجر. وبفضل هذه المعرفة، ستتمكن من إنشاء متجر إلكتروني وتشغيله وتحسينه باستمرار بنجاح.
ستفهم أيضًا أساسيات الإحصاءات، وستكون قادرًا على معالجة البيانات وتقييمها وتقديم وشرح وتفسير تحليلات ونتائج البيانات الإحصائية باستخدام الرسومات البيانية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكنك معالجة البيانات وتحليلها باستخدام لغة Python و SQL، وإنشاء تصورات بيانية مفيدة ولوحات معلومات تفاعلية باستخدام Power BI، فضلاً عن تفسير نتائج التحليل وتقديمها بطريقة تتناسب مع الجمهور المستهدف. كما يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل هادف لدعم عمليات تحليل البيانات.
تستهدف هذه الدورة التدريبية الأشخاص المسؤولين عن تصميم المواقع الإلكترونية ذات وظائف التجارة الإلكترونية وتصميمها وتنفيذها العملي والذين يرغبون في اكتساب المعرفة والمهارات اللازمة.
بعد إكمال الدورة التدريبية، ستكون قد اكتسبت معرفة أساسية واسعة تمكنك من الدخول إلى مختلف مجالات النشاط في تجارة التجزئة عبر الإنترنت. تستهدف الدورة التدريبية الأشخاص الذين يرغبون في المشاركة بفاعلية في تصور وتصميم وتنفيذ مشاريع التجارة الإلكترونية.
بالإضافة إلى ذلك، تلعب القرارات المستندة إلى البيانات دورًا متزايد الأهمية في الشركات والمؤسسات. وبالتالي، هناك حاجة إلى متخصصين قادرين على معالجة البيانات من مصادر مختلفة وتحليلها وتقديمها بصيغة مرئية مفهومة. تفتح المعرفة بلغات البرمجة Python وSQL وذكاء الأعمال (Business Intelligence) آفاقًا جديدة للعمل في مجال تحليل البيانات، وكذلك في المجالات التخصصية والمجالات المؤسسية التي تعتمد على البيانات.
توفر لك شهادتك المفيدة نظرة تفصيلية عن المؤهلات التي اكتسبتها وتحسن من فرصك المهنية.
المفهوم التعليمي
إن محاضريك مؤهلون تأهيلاً عالياً من الناحيتين المهنية والتعليمية وسيقومون بتدريسكم من اليوم الأول إلى اليوم الأخير (لا يوجد نظام للدراسة الذاتية).
سوف تتعلم في مجموعات صغيرة فعالة. تتكون الدورات عادةً من 6 إلى 25 مشاركاً. تُستكمل الدروس العامة بالعديد من التمارين العملية في جميع وحدات الدورة التدريبية. تُعد مرحلة الممارسة جزءًا مهمًا من الدورة، حيث أنه خلال هذا الوقت تقوم بمعالجة ما تعلمته وتكتسب الثقة والروتين في تطبيقه. يتضمن القسم الأخير من الدورة التدريبية مشروعاً أو دراسة حالة أو امتحاناً نهائياً.
الفصول الدراسية الافتراضية alfaview®
Bildungszentrumتُقدَّم الدروس باستخدام تقنية الفيديو الحديثة alfaview® - إما من منزلك أو في مقرنا في . يمكن للدورة التدريبية بأكملها رؤية بعضكم البعض وجهاً لوجه عبر alfaview®، والتواصل مع بعضكم البعض بجودة صوت متزامنة الشفاه والعمل على مشاريع مشتركة. وبالطبع، يمكنك أيضاً رؤية مدربيك المتصلين والتحدث إليهم مباشرةً في أي وقت، وسيقوم المحاضرون بتدريسكم في الوقت الفعلي طوال مدة الدورة التدريبية. الدروس ليست تعليماً إلكترونياً، بل تدريس حقيقي مباشر وجهاً لوجه عبر تقنية الفيديو.
alfatraining Agentur für Arbeit الدورات التدريبية في مدعومة ومعتمدة وفقًا للائحة اعتماد AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheinعند تقديم أو، عادةً ما يتم تغطية تكاليف الدورة التدريبية بالكامل من قبل جهة التمويل.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung يمكن التمويل أيضًا من خلال (ESF) أو (DRV) أو برامج التمويل الإقليمية. Berufsförderungsdienst كجندي منتظم، يمكن حضور المزيد من الدورات التدريبية عن طريق (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) يمكن للشركات أيضًا تأهيل موظفيها عن طريق برنامج تمويل من .